Multihop data delivery in vehicular ad hoc networks (VANETs) suffers from the fact that vehicles are highly mobile and inter-vehicle links are frequently disconnected. In such networks, for efficient multihop routing of road safety information (e.g. road accident and emergency message) to the area of interest, reliable communication and fast delivery with minimum delay are mandatory. In this paper, we propose a multihop vehicle-to-infrastructure routing protocol named Vertex-Based Predictive Greedy Routing (VPGR), which predicts a sequence of valid vertices (or junctions) from a source vehicle to fixed infrastructure (or a roadside unit) in the area of interest and, then, forwards data to the fixed infrastructure through the sequence of vertices in urban environments. The well known predictive directional greedy routing mechanism is used for data forwarding phase in VPGR. The proposed VPGR leverages the geographic position, velocity, direction and acceleration of vehicles for both the calculation of a sequence of valid vertices and the predictive directional greedy routing. Simulation results show significant performance improvement compared to conventional routing protocols in terms of packet delivery ratio, end-to-end delay and routing overhead.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.1377-1399
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2020
In search and rescue mission, micro aerial vehicles (MAVs) are typically used to capture image and video from an aerial perspective and transfer the data to the ground station. Because of the power limitation, a cluster of MAVs are required for a large search area, hence an ad-hoc wireless network must be maintained to transfer data more conveniently and fast. However, the unstable link and the intermittent connectivity between the MAVs caused by MAVs' movement may challenge the packet forwarding. This paper proposes a delay tolerant packet forwarding algorithm based on location estimation for MAV networks, called DTNest algorithm. In the algorithm, ferrying MAVs are used to transmit data between MAVs and the ground station, and the locations of both searching MAVs and ferrying MAVs are estimated to compute the distances between the MAVs and destination. The MAV that is closest to the destination is selected greedy to forward packet. If a MAV cannot find the next hop MAV using the greedy strategy, the packets will be stored and re-forwarded once again in the next time slot. The experiment results show that the proposed DTNest algorithm outperforms the typical DTNgeo algorithm in terms of packet delivery ratio and average routing hops.
차량 통신 환경의 멀티 홉 라우팅은 차량의 이동성, 도로 특성, 차량 분포에 따라 네트워크 토폴로지 및 라우팅 경로의 심한 변동 때문에 지속적으로 유지하기 어렵다. 차량 안전 서비스 유지를 위해 유럽 통신 표준(ETSI: European Telecommunication Standard Institute)을 기반으로 하여 GeoNetworking을 구현하였다. GeoNetworking은 유니캐스트와 브로드캐스트로 데이터를 전달하는 방식이 있다. 본 논문에서는 QualNet 네트워크 시뮬레이터를 이용하여 GeoNetworking에 대한 패킷 전달율과 종단 간 지연 등의 성능 지표를 비교하였다. 이전 연구[5]는 GeoUnicast의 성능만을 평가했다. 본 연구에서는 GeoBroadcast에 대한 연구도 추가적으로 수행하였고, GeoUnicast의 CBF(Contention based Forwarding)와 GeoBroadcast의 Greedy 전달 알고리즘을 비교하여 GeoNetworking에 대한 알고리즘 성능 평가를 진행하였다.
기존의 Greedy 경로 프로토콜은 일반적으로 차량 Ad-hoc 통신 (Vehicle Ad-hoc Networks) 에서 좋은 성능을 보인다. 그러나 일시적으로 거리를 비게 만드는 교통신호가 존재하는 구간이나 분리된 도로가 합류하는 지점이 없는 도시의 도로에서 지형적인 영향으로 Greedy 라우팅 프로토콜은 잘못된 경로 라우팅 된 경우 불필요하게 경로가 길어지거나 라우팅 실패가 많이 발생한다. 또한, 단순하게 목적지 노드와의 직선거리를 가지고 노드들의 우선순위를 부여하고 가장 낮은 값을 가진 노드를 중계노드로 선택한다. 최근에 차랑 Ad-hoc 통신에서는 지리적인 환경의 특성 때문에 거리뿐만 아니라 전달 방향도 중요한 요소 중에 하나이다. 그래서 본 논문은 개선된 프로토콜을 제안 하는데 하나의 노드가 패킷을 전달할 때 목적지 노드 까지를 지능적으로 거리 및 전달 방향성을 고려하여 다음 노드를 선정하고 교통 통신 상태를 지능적 제어에 따라 보다 안정적인 경로 설정을 할 수 있게 하고 지형적 모델이 따라 자유롭게 변경이 가능 하게끔 관리한다. 제안된 프로토콜 방법의 성능 분석은 두 가지의 이동모델을 적용한 네트워크 시뮬레이션을 통하여 검증하였고 대부분의 경우 기존 프로토콜보다 좋은 성능을 보였다.
논문에서는 로우듀티사이클 환경을 고려하여 목적지까지 데이터 전송의 신뢰성뿐만 아니라 낮은 데이터 지연도 보장하는 DIGF (Delay Improvement Greedy Forwarding) 기법을 제안한다. 초기에 제안된 그리디 포워텅 기법들은 무선링크가 갖는 비신뢰성 및 비대칭성의 문제점을 해결하기 위해 데이터 전송 성공률과 에너지 효율을 높이는 기법이 제안되었다. 하지만 많은 그리디 포워텅 기법들은 노드들이 데이터를 송수신하기 위해 대기하고 있는 수신대기상태로 인한 많은 에너지 소모를 고려하지 않아 네트워크 라이프타임을 감소시킨다. 이러한 문제점을 해결하고자 제안기법인 DIGF는 무선링크의 비신뢰성과 비대칭성을 고려할 뿐만 아니라 로우듀티사이클 환경을 고려한다. 또한 로우듀티사이클 환경을 고려할 때 발생되는 높은 수면지연성 (Sleep latency) 을 해결하기 위한 알고리즘을 제안하여 낮은 전송지연과 신뢰성 있는 데이터 전송을 보장한다.
본 논문에서는 도심 교차로에서 차량들의 빈번한 방향전환으로 인해 발생하는 네트워크 단절과 패킷 전송 지연 문제를 해결할 수 있는 UIGRP을 제안한다. UIGRP는 첫째, 차량의 이동방향과 목적지의 위치를 이용해 Direction을 산출하고, 둘째, RSU가 도심 교차로의 밀집도를 측정하도록 설계한다. 그리고 셋째, 목적지 노드가 위치한 방향으로 이동하는 차량이면서 밀집도가 가장 높은 곳에 위치하는 노드를 중간 노드로 선정하여 데이터 전송 경로를 선정하는 TGF알고리즘을 설계한다. TGF 알고리즘은 이동방향과 밀집도를 이용해 기존의 Greedy Forwarding 알고리즘이 갖는 local maximum 문제들의 발생을 최소화시키거나 제거한다. 시뮬레이션 결과, UIGRP는 기존의 GPSR과 GPUR보다 local maximum 문제 발생 횟수를 평균 3회, 1회 감소하고, 패킷전송시간도 평균 6.12(ms), 2.04(ms) 단축시켰으며, 패킷전송성공률은 15%, 3% 증가하였다.
This paper presents an overview of position-based routing algorithms. We analyze performances of routing algorithms such as Hybrid Opportunistic Forwarding (HOF), Opportunistic multi-hop routing (ExOR), Location based Geocasting and Forwarding (LGF), and Greedy Forwarding in nearest with forward Progress (GFP) routing algorithms to find the best one in terms of packet error rate and throughput efficiency over effects of fading and noise variance in wireless networks. The analyses in closed form expressions are confirmed by the simulation results, which fully agree to analysis results. Additionally, the simulation results indicate significant differences among algorithms when varying the average SNR or the number of relays.
Load balancing is a significant technique to prolong a network's lifetime in sensor network. This paper introduces a hybrid approach named as Load Distributing Hybrid Routing Protocol (LDHRP) composed with a border node routing protocol (BDRP) and greedy forwarding (GF) strategy which will make the routing effective, especially in mobility scenarios. In an existing solution, because of the high network complexity, the data delivery latency increases. To overcome this limitation, a new approach is proposed in which the source node transmits the data to its respective destination via border nodes or greedily until the complete data is transmitted. In this way, the whole load of a network is evenly distributed among the participating nodes. However, border node is mainly responsible in aggregating data from the source and further forwards it to mobile sink; so there will be fewer chances of energy expenditure in the network. In addition to this, number of hop counts while transmitting the data will be reduced as compared to the existing solutions HRLBP and ZRP. From the simulation results, we conclude that proposed approach outperforms well than existing solutions in terms including end-to-end delay, packet loss rate and so on and thus guarantees enhancement in lifetime.
무선 센서 네트워크에서 위치 기반 라우팅은 위치 정보를 이용하여 데이터 메시지를 전달하기에 효과적인 방법으로 알려져 있다. 위치 기반 라우팅에서 대표적인 그리디 포워딩이 불가능할 경우, 페이스 라우팅이 복구 수단으로 쓰이고 있다. 페이스 라우팅은 교차된 연결들을 제거한 평면 그래프를 바탕으로 구성되며 이는 가장 가까운 이웃 노드들의 연결을 제외한 나머지 연결들은 모두 제거됨을 의미한다. 하지만 페이스 라우팅은 무선 반경을 고려하지 않아 한 홉 범위 안에서 멀리 갈 수 있는 링크들이 존재하더라도 평면 그래프의 규칙에 의해 짧은 링크들을 선택한다. 이것은 밀집된 지역에서 페이스 라우팅을 쓰일 경우 에너지 효율성을 저하시킨다. 본 논문에서는 평면 그래프에서 제거된 링크들을 찾고 이용할 수 있는 프로토콜을 제안한다. 본 프로토콜은 작은 크기의 컨트롤 메시지와 함께 무선 반경에서 제거된 링크를 찾는다. 시뮬레이션을 통해 제안 방안이 이전 페이스 라우팅 프로토콜보다 에너지 효율성이 높음을 보인다.
In wireless sensor networks, a node that reports information gathered from adjacent assets should relay packets appropriately so that its location context is kept private, and thereby helping ensure the security of the assets that are being monitored. Unfortunately, existing routing methods that counter the local eavesdropping-based tracing deal with a single asset, and most of them suffer from the packet-delivery latency as they prefer to take a separate path of many hops for each packet being sent. In this paper, we propose a routing method, greedy perimeter stateless routing-based source-location privacy with crew size w (GSLP-w), that enhances location privacy of the packet-originating node (i.e., active source) in the presence of multiple assets. GSLP-w is a hybrid method, in which the next-hop node is chosen in one of four modes, namely greedy, random, perimeter, and retreat modes. Random forwarding brings the path diversity, while greedy forwarding refrains from taking an excessively long path and leads to convergence to the destination. Perimeter routing makes detours that avoid the nodes near assets so that they cannot be located by an adversary tracing up the route path. We study the performance of GSLP-w with respect to crew size w (the number of packets being sent per path) and the number of sources. GSLP-w is compared with phantom routing-single path (PR-SP), which is a notable routing method for source-location privacy and our simulation results show that improvements from the point of the ratio of safety period and delivery latency become significant as the number of source nodes increases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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